从 DF1 中选择行，其中列值与 DF2 中的列中的值匹配

Question

这个问题已经解决了（我认为）。 Excel是问题所在，毕竟不是python。下面的代码应该可以满足我的需要，而且似乎不会删除行。

Rows Highlighted in yellow are the rows I want to select in DF1. The selection should be made based on the values in column_2 of DF1 that match the values of column_1 of DF2

经过大量跟踪和错误/搜索，这是我在 python 中使用 Pandas 包的首选解决方案：

NEW_MATCHED_DF1 = DF1.loc[DF1['column 2'].isin(DF2['column_1'])]

我看到的问题是，当我将结果与执行相同操作时在 excel 中发生的结果进行比较时，我得到的结果几乎翻了一番，而且我认为我的 python 技术正在删除重复项。当然，有可能我在excel中做错了，或者excel由于其他原因不正确，但这是我过去验证过的，并且对excel更加熟悉，所以我怀疑它更有可能是我在 python 中做错了什么。 EXCEL毕竟是问题！！ ：/

最终，我想使用 python 来选择 DF1 中 DF1 的 column_2 与 DF2 的 column_1 匹配的任何和所有行。 Excel 速度慢得离谱，我想不再使用 excel 来处理大型数据框。

感谢任何帮助或提供帮助的指示。我真的无法弄清楚我的代码是否确实删除了重复项和/或是否有另一种我可以确信不会这样做的解决方案。

Answer 1

用np.where试试这个：

import numpy as np
list_df2 = df2['column1'].unique().tolist()
df1['matching_rows'] = np.where(df1['column2'].isin(list_df2),'Match','No Match')

然后使用匹配项创建一个新的数据框：

matched_df = df1[df1['matching_rows']=='Match']